7 июля 2025 г.
Присоединяйтесь к нам, и мы рассмотрим популярные модели OCR, то, как они преобразуют изображения в текст, и их роль в приложениях ИИ и компьютерного зрения.
.webp)
Многие предприятия и цифровые системы полагаются на информацию из документов, таких как отсканированные счета, удостоверения личности или рукописные формы. Но когда эта информация хранится в виде изображения, компьютерам трудно искать, извлекать или использовать ее для различных задач.
Однако с помощью таких инструментов, как компьютерное зрение, область ИИ, которая позволяет машинам интерпретировать и понимать визуальную информацию, преобразование изображений в текст становится намного проще. Оптическое распознавание символов (OCR), в частности, — это технология компьютерного зрения, которая может использоваться для обнаружения и извлечения текста.
Модели OCR обучены распознавать текст в различных форматах и преобразовывать его в редактируемые данные, доступные для поиска. Они широко используются в автоматизации документооборота, проверке личности и системах сканирования в реальном времени.
В этой статье мы рассмотрим, как работают модели OCR, популярные модели с открытым исходным кодом, где они используются, распространенные приложения и ключевые соображения для реального использования.
Модели OCR предназначены для того, чтобы помочь машинам считывать текст из визуальных источников, подобно тому, как мы читаем печатный или рукописный текст. Эти модели принимают такие входные данные, как отсканированные документы, изображения или фотографии рукописных заметок, и превращают их в цифровой текст, который можно искать, редактировать или использовать в программных системах.
В то время как ранние системы OCR следовали строгому шаблону, современные модели OCR используют глубокое обучение для распознавания текста. Они могут легко распознавать различные типы шрифтов, языки и даже неразборчивый почерк, обрабатывая при этом изображения низкого качества. Эти достижения сделали модели для OCR ключевой частью автоматизации в таких отраслях, как финансы, здравоохранение, логистика и государственные услуги, где требуется обработка больших объемов текста.
Хотя модели OCR отлично подходят для изображений, где текст четкий и структурированный, они могут столкнуться с проблемами, когда текст появляется рядом со сложными визуальными элементами или в динамических сценах. В этих случаях модели OCR можно использовать вместе с моделями компьютерного зрения, такими как Ultralytics YOLO11.
YOLO11 может обнаруживать определенные объекты на изображении, такие как знаки, документы или этикетки, помогая находить текстовые области до использования OCR для извлечения фактического содержимого.
Например, в автономных транспортных средствах YOLO11 может обнаруживать знак остановки, а затем OCR может считывать текст, позволяя системе точно интерпретировать как объект, так и его значение.
Теперь, когда мы рассмотрели, что такое OCR, давайте подробнее рассмотрим, как на самом деле работают модели OCR.
Прежде чем модель OCR будет использоваться для чтения и извлечения текста из изображения, изображение обычно проходит два важных этапа: предварительную обработку и обнаружение объектов.
Сначала изображение очищается и улучшается посредством предварительной обработки. Базовые методы обработки изображений, такие как повышение резкости, шумоподавление и регулировка яркости или контрастности, применяются для улучшения общего качества изображения и облегчения обнаружения текста.
Далее используются задачи компьютерного зрения, такие как обнаружение объектов. На этом этапе определяются конкретные интересующие объекты с текстом, такие как номерные знаки, дорожные знаки, формы или удостоверения личности. Путем идентификации этих объектов система изолирует области, где расположен значимый текст, подготавливая их к распознаванию.
Только после этих шагов модель OCR начинает свою работу. Сначала она берет обнаруженные области и разбивает их на более мелкие части, идентифицируя отдельные символы, слова или строки текста.
Используя методы глубокого обучения, модель анализирует формы, узоры и интервалы между буквами, сравнивает их с тем, что она узнала во время обучения, и предсказывает наиболее вероятные символы. Затем она реконструирует распознанные символы в связный текст для дальнейшей обработки.
Когда вы создаете приложение компьютерного зрения, которое включает извлечение текста, выбор правильной OCR-модели сводится к таким факторам, как точность, языковая поддержка и то, насколько легко она вписывается в реальные системы.
В настоящее время многие модели с открытым исходным кодом обеспечивают гибкость, мощную поддержку сообщества и надежную производительность, необходимые разработчикам. Давайте рассмотрим некоторые из самых популярных вариантов и то, что их выделяет.
Tesseract — одна из наиболее широко используемых моделей OCR с открытым исходным кодом, доступных сегодня. Первоначально она была разработана в Hewlett-Packard Laboratories в Бристоле, Англия, и Грили, Колорадо, в период с 1985 по 1994 год. В 2005 году HP выпустила Tesseract как программное обеспечение с открытым исходным кодом, и с 2006 года оно поддерживается Google при постоянном участии сообщества разработчиков открытого исходного кода.
Одной из ключевых особенностей Tesseract является его способность обрабатывать более 100 языков, что делает его надежным выбором для многоязычных проектов. Постоянные улучшения повысили его надежность при чтении печатного текста, особенно в структурированных документах, таких как формы и отчеты.
Tesseract обычно используется в проектах, связанных со сканированием счетов, архивированием документов или извлечением текста из документов со стандартной структурой. Он лучше всего работает, когда качество документа хорошее, а макет не сильно меняется.
Аналогично, EasyOCR — это библиотека OCR с открытым исходным кодом на основе Python, разработанная Jaided AI. Она поддерживает более 80 языков, включая латинский, китайский, арабский и кириллический алфавиты, что делает ее универсальным инструментом для распознавания многоязычного текста.
EasyOCR, разработанная для обработки как печатного, так и рукописного текста, хорошо работает с документами, которые различаются по макету, шрифту или структуре. Эта гибкость делает ее отличным вариантом для извлечения текста из различных источников, таких как квитанции, уличные знаки и формы со смешанным языковым вводом.
EasyOCR, построенный на базе PyTorch, использует методы глубокого обучения для точного обнаружения и распознавания текста. Он эффективно работает как на ЦП, так и на графических процессорах, что позволяет масштабировать его в зависимости от задачи — будь то обработка нескольких изображений локально или обработка больших пакетов файлов в более мощных системах.
Будучи инструментом с открытым исходным кодом, EasyOCR выигрывает от регулярных обновлений и улучшений, вносимых сообществом, что помогает ему оставаться актуальным и адаптируемым к широкому спектру реальных задач OCR.
PaddleOCR — это высокопроизводительный набор инструментов OCR, разработанный Baidu, который объединяет обнаружение и распознавание текста в одном оптимизированном конвейере. Благодаря поддержке 80 языков он может обрабатывать сложные документы, такие как квитанции, таблицы и формы.
PaddleOCR отличается тем, что он построен на базе фреймворка глубокого обучения PaddlePaddle. Фреймворк PaddlePaddle разработан для простой, надежной и масштабируемой разработки и развертывания моделей ИИ. Кроме того, PaddleOCR обеспечивает высокую точность даже на изображениях низкого качества или с большим количеством помех, что делает его хорошим выбором для реальных задач OCR, где ключевыми факторами являются точность и надежность.
Вдобавок к этому, PaddleOCR обладает высокой модульностью, что позволяет разработчикам настраивать свои конвейеры, выбирая конкретные компоненты обнаружения, распознавания и классификации. Благодаря хорошо документированным API Python и мощной поддержке сообщества, это гибкое и готовое к производству решение для широкого спектра приложений OCR.
Вот некоторые другие модели OCR с открытым исходным кодом, которые обычно используются:
По мере того, как технология OCR становится все более продвинутой, ее роль выходит далеко за рамки простой оцифровки. Фактически, модели OCR в настоящее время внедряются в различных отраслях, которые зависят от текстовой информации. Вот краткий обзор некоторых способов применения OCR в реальных системах сегодня:
Модели OCR прошли долгий путь с тех пор, как они были впервые задуманы в 1950-х годах. Теперь они стали более доступными, точными и адаптируемыми к различному контенту и платформам. Вот основные сильные стороны, которые современные модели OCR привносят в работу:
Несмотря на свои преимущества, у моделей OCR все еще есть несколько проблем, особенно когда входные данные не идеальны. Вот некоторые распространенные ограничения, о которых следует помнить:
OCR позволяет компьютерам считывать текст с изображений, что дает возможность использовать эту информацию в цифровых системах. Он играет ключевую роль в обработке документов, знаков и рукописных заметок и оказывает значительное влияние в областях, где скорость и точность имеют решающее значение.
Модели OCR также часто работают вместе с такими моделями, как Ultralytics YOLO11, которые могут обнаруживать объекты на изображениях. Вместе они позволяют системам понимать, что написано и где это появляется. По мере того, как эти технологии продолжают совершенствоваться, OCR становится основной частью того, как машины интерпретируют мир и взаимодействуют с ним.
Интересуетесь Vision AI? Посетите наш репозиторий на GitHub и присоединяйтесь к нашему сообществу, чтобы продолжить изучение. Узнайте о таких инновациях, как искусственный интеллект в самоуправляемых автомобилях и Vision AI в сельском хозяйстве, на страницах с нашими решениями. Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования и начните свой проект в области компьютерного зрения!
